Arrayfire学习笔记（二）开始滑翔吧！

最新推荐文章于 2025-11-11 22:05:52 发布
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Arrayfire库默认数据类型为f32，同时也支持包括8-bit布尔值、32/64位整数、单精度和双精度浮点数以及复数在内的多种数据类型。

（虽然写的是原创，但是好像我的功能就是提取我需要的信息然后摘录翻译下来？好方。）

1.支持的数据类型：

If no data type is specified, ArrayFire defaults to f32.

  • b8 8-bit boolean values (bool)
  • f32 real single-precision (float)
  • c32 complex single-precision (cfloat)
  • s32 32-bit signed integer (int)
  • u32 32-bit unsigned integer (unsigned)
  • f64 real double-precision (double)
  • c64 complex double-precision (cdouble)
  • s64 64-bit signed integer (intl)
  • u64 64-bit unsigned integer (uintl)
  • s16 16-bit signed integer (short)
  • u16 16-bit unsigned integer (unsigned short)
2.  创建阵列
note：当你不知道某个函数是啥意思的时候，转到定义去看一般都能明白
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玩转 ArrayFire：04 初识 array（一）
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02-02 1971
在《玩转 ArrayFire：03 第一个 ArrayFire 程序》中，我们已经创建第一个 ArrayFire 程序，然而却没有深入了解 ArrayFire 的用法，在这一篇中，我们将继续学习 ArrayFire 的具体用法。
arrayfire
10-12
this is an easy code
arrayfire:ArrayFire 库
07-14
ArrayFire ArrayFire 是一个用于并行计算的高性能软件库，具有易于使用的 API。 其基于数组的函数集使并行编程变得简单。 ArrayFire 的多个后端（ CUDA 、 OpenCL和本机CPU ）使其独立于平台且具有高度可移植性。 ArrayFire 中的几行代码可以替代几十行并行计算代码，为您节省宝贵的时间并降低开发成本。 构建状态 建造 测试 Linux x86 Linux Tegra 视窗 操作系统 例子 # include < arrayfire> # include < cstdio> using namespace af ; int main ( int argc, char *argv[]) { try { // Select a device and display arrayfire info
ArrayFire索引操作完全指南
最新发布
gitblog_01067的博客
11-11 422
ArrayFire是一个高性能的通用GPU计算库，其索引操作功能强大且灵活。本文将深入探讨ArrayFire的各种索引技术，从基础的单元素访问到高级的多维数组索引，帮助您充分利用GPU加速的计算能力。 ## 基础索引操作 ### 创建示例数组 让我们首先创建一个4×4的浮点数矩阵作为示例： ```cpp #include <arrayfire.h> // 创建4x4矩阵 af::arra
ArrayFire函数列表
love code, love life.
03-31 816
ArrayFire矩阵运算库提供了258个函数用来处理各种运算。涵盖的类型包括： 数学函数 https://arrayfire.org/docs/group__mathfunc__mat.htm 线性代数 https://arrayfire.org/docs/group__linalg__mat.htm 信号处理 https://arrayfire.org/docs/group__signal__mat.htm 统计学 https://arrayfire.org/docs/group__s.
基于Cuda的开源张量计算库ArrayFire
love code, love life.
01-10 1548
基于Cuda的开源张量计算库ArrayFire 1、ArrayFire介绍 关于ArrayFire ArrayFire是一个高性能的软件库，可通过易于使用的API进行并行计算。 其基于数组的功能集使并行编程更易于访问。 安装ArrayFire您可以使用Windows，OSX或Linux的二进制安装程序安装ArrayFire，也可以从源代码下载它：Windows，OSX和Linux的二进制安装程序从源代码构建易于使用数组对象非常简单。 基于数组的符号有效地表达了类似于可读数学符号的计算...
arrayfire：ArrayFire：通用GPU库
01-30
ArrayFire是一个通用库，可简化针对并行和大规模并行体系结构（包括CPU，GPU和其他硬件加速设备）的软件开发过程。 ArrayFire的一些好处包括： ，稳定，API 经过严格测试的性能和准确性 商业友好的开源许可 商业支持 ArrayFire为软件开发人员提供了驻留在加速器af::array对象上的高级数据抽象。 开发人员编写的代码将对ArrayFire阵列执行操作，然后依次将其自动转换为在计算设备上执行的接近最佳的内核。 ArrayFire已成功用于从低功耗手机到具有GPU的高功率超级计算机的设备。 ArrayFire可在所有主要供应商（英特尔，AMD，ARM）的CPU，著名制造商（NVIDIA，AMD和Qualcomm）的GPU以及Windows，Mac和Linux上的各种其他加速器设备上运行。 安装 您可以通过以下方式之一安装ArrayFire库： 包装经理 目前仅Ubuntu 18.04和20.04支持此方法。 请浏览以获取详细说明。 官方安装 为Linux，OSX和Windows平台执行我们的之一。 从源代码构建 按照我们上的说明从源进行构建。 例子 以下示
Arrayfire学习笔记（三）常规窄带波束形成
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经过两天的熟悉以及小伙伴的指导，蹒跚着开始了程序的实（测）现（试） 有了一些常用的矩阵运算，基本上就可以实现一个煎蛋的波束形成代码了。 在VS上写矩阵比matlab痛苦很多， matlab： R = signal_d'*signal_d;     for i = 1:length(theta)         a_s = exp(-jay*2*pi*f0*[0:N-1]
java学习笔记总结
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这份“java学习笔记总结”涵盖了作者在深入学习Java过程中积累的知识点和实践经验，旨在帮助读者理解和掌握Java的核心概念。 首先，Java的基础部分包括语法、变量、数据类型、运算符和流程控制。Java支持八种基本...
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Java学习笔记 1、连接数据库步骤 2、不同数据库的驱动程序和连接字符串 3、连接数据库常见问题 4、B/S结构和C/S结构的区别 5、如何处理中文乱码问题 6、使用JavaMail发送注册验证邮件 7、不安全的用户名密码验证 8、...
ArrayFire中文教程[1]
卷舒开合任天真
04-03 6198
在做GPU开发设计的时候，遇到了ArrayFire，但我对ArrayFire并不了解。本文档编写的目的是为了学习ArrayFire。同时，该系列文档是我于业余时间来翻译的。原文为ArrayFire的官方文档指南。（链接：http://arrayfire.org/docs/index.htm）在翻译过程中，如果有错误的地方，请后续读者尽早指出，我会尽快改正。本文档版权属于我个人所有，如需转载，请私信...
Arrayfire Rust绑定-Rust开发
05-27
ArrayFire是一个具有易于使用的API的用于并行计算的高性能库。 它使用户能够编写科学的Arrayfire Rust绑定。ArrayFire是一个高性能的库，用于通过易于使用的API进行并行计算。 它使用户能够编写可在CUDA，OpenCL和CPU设备之间移植的科学计算代码。 该项目为ArrayFire库提供Rust绑定。 下表给出了与ArrayFire的防锈绑定兼容性。 如果发现任何错误，请在此处报告。 仅arrayfire-rust ArrayFire Mmp1 Mmp2，主要（M）和次要（m）版本号需要m
Matlab中计算器x的代码-arrayfire-js:ArrayFire.js-适用于Node.js的ArrayFire
05-19
Matlab中计算器x的代码注意： 从0.16.0版本开始，此模块已从arrayfire_js重命名为arrayfire-js 。 旧的arrayfire_js模块将在npm上可用一段时间。 ArrayFire.js 请按照以下说明跟踪发布1.0.0-beta的进度。 关于ArrayFire “ ArrayFire是一个具有易于使用的API的用于并行计算的高性能软件库。其基于数组的功能集使并行编程更加易于访问。” 您可以阅读其介绍。 它基本上是一个数学加速器C ++库，支持Windows，Linux和Mac上基于CPU和GPU的后端。 而且太棒了。 只需几行代码，就可以用它编写最复杂的数学，统计，逻辑计算，图像转换和计算机视觉算法，这非常简单。 它具有出色的批处理功能，只需简单的操作，即可从中进行大量计算，然后一次在GPU设备上运行。 关于ArrayFire.js ArrayFire.js是ArrayFire的Node.js绑定，它从其构建系统开始使用。 它需要Node.js的疯狂的生产力水平，并将其与ArrayFire的疯狂的性能和简单程度相结合。 与V8计算性能（具有良好的GPU）
matlab复变函数指数函数代码-MATLAB_arrayFire_bindings:用于ArrayFire的MATLABAPI
05-22
matlab复变函数指数函数代码用于ArrayFire的MATLAB API 是用于具有易于使用的API的并行计算的高性能软件库。 其基于阵列的功能集使GPGPU编程更易于访问。 ArrayFire有C和C ++接口。 该项目的目的是通过使用MATLAB开发人员熟悉的语法通过API将ArrayFire库公开给MATLAB。 该API引入了一个新的MALAB类，称为afArray。 afArray对象引用存储在GPU上的ArrayFire数组。 ArrayFire函数的输入是afArrays，输出也是afArray。 到/从GPU的内存I / O仅在进行显式调用时发生，因此开发人员可以优化代码以最大程度地减少发生的I / O数量。 GPU内存I / O是GPGPU处理的主要瓶颈，因此，让MATLAB程序员对此任务进行控制对于该API的成功至关重要。 该API的状态 MATLAB API尚处于起步阶段，这项工作主要用于判断对该API的兴趣。 该开发在MATLAB R2018b和Microsoft Visual Studio 2015中完成，并针对64位Windows进行了编译。 尽管尚未在
matlab如何敲代码-ArrayFire-MATLAB:如何将ArrayFire与MATLAB连接
05-23
matlab如何敲代码ArrayFire-MATLAB 如何将ArrayFire与MATLAB连接 介绍 是具有不同API（Fortran，C，C ++等）的硬件中性并行计算库。 另一方面，对于原型设计和可视化非常有用。 这就是为什么我想将ArrayFire与MATLAB连接。 一种方法是将使用ArrayFire获得的结果保存到磁盘。 但是，对于大量的科学数据来说，这是非常缓慢的。 由于我不是专家，因此我在上提出了要求。 一天后，埃里克（Eric）给出了答案。 我们有一个，我设法在ArrayFire和MATLAB之间建立了链接。 这是我所做的。 注意，存在其他方法，请参见例如。 非常感谢Eric！ 所需软件 您将需要以下内容： ArrayFire（从其下载或从下载） （也许较旧的Visual Studio也可以与ArrayFire一起使用。对于MATLAB，R2014a以上的版本支持Visual Studio2013。有关R2015a的支持的编译器，请参见，对于以前的版本，请参见。但是，VS2013可以与较旧的MATLAB一起使用。） 脚步 编写您的计算例程。 它可以包括几个功能。 在
【亲测免费】 ArrayFire：高性能GPU计算库
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ArrayFire是一个通用的GPU计算库，旨在简化并行架构（如CPU、GPU和其他硬件加速设备）上的软件开发过程。该项目主要使用C++编写，但也提供了其他语言的API，如C、Python和Fortran，以满足不同开发者的需求。 ## 项目核心功能 ArrayFire的核心功能包括： 1. **高性能计算**：提供了数百种加速的张量计算函数，涵盖了数组处理、计算机视觉、图像处理、线性代数、...
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玩转 ArrayFire：05 初识 array（二）
滦水寒阳的博客
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在《玩转 ArrayFire：04 初识 array（一）》中，我们已经了解到 ArrayFire 的一些具体用法，在这一篇中，我们将继续学习 ArrayFire 的更多用法。
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